Introducción
El 24 de junio de 2026 Venezuela fue sacudida por un doblete sísmico de magnitudes 7,2 Mw y 7,5 Mw, separados entre sí por 39 segundos. La localización de los epicentros fue revisada de manera sustantiva por el USGS el 28 de julio: el primer evento, de 7,2 Mw, se ubica a 21 km al este-noreste de San Felipe, estado Yaracuy, a 27,6 km de profundidad; pero el segundo y más potente, de 7,5 Mw, no ocurrió en Yaracuy como se informó inicialmente, sino inmediatamente al oeste de Catia La Mar y a apenas 10 km de profundidad (USGS, 2026) [1]. Es el evento sísmico más potente registrado en el país en más de un siglo, y la relocalización del segundo epicentro contribuye a explicar la enorme destrucción observada en la franja costera de La Guaira.
El balance oficial de víctimas de los terremotos al 4 de agosto de 2026 da cuenta de 6.125 personas fallecidas, más de 60.000 atenciones hospitalarias, 17.907 personas que perdieron su vivienda y 23.335 alojadas en 107 campamentos transitorios, además de 1.463 réplicas registradas desde el 24 de junio [2]. El Gobierno no ha publicado un listado oficial de personas desaparecidas, un vacío particularmente grave para la contabilidad final del desastre y para las familias que aún buscan a sus allegados [3].
Este es el tercer documento de la serie que ANOVA Policy Research ha dedicado al doblete del 24J. En el primero (Año 7, N° 5), realizado en colaboración con el Microsoft AI for Good Research Lab, se estimó que unas 73.524 personas de las siete parroquias costeras habitaban estructuras con algún nivel de daño —37.611 de ellas en estructuras gravemente comprometidas o destruidas— y que el costo mínimo de reposición de la infraestructura puramente habitacional ascendería a US$ 2.370,6 millones, entre 2% y 3% del PIB corriente. En el segundo (Año 7, N° 6) se construyó un índice de vulnerabilidad social proyectado al segmento censal, que identificó a 187.305 personas —60,3% de la población residente— en hogares socialmente vulnerables ya antes del terremoto, y delimitó un núcleo crítico de 110 segmentos censales donde coinciden alta vulnerabilidad social y destrucción masiva de infraestructura.
Esta tercera entrega estima los efectos que tuvo el doble terremoto sobre la infraestructura social de La Guaira, en particular de las escuelas y los establecimientos de salud. El resultado es el primer inventario georreferenciado, auditable establecimiento por establecimiento, del daño sufrido por la infraestructura educativa y sanitaria de la línea costera de La Guaira.
Desastres e infraestructura social
La literatura sobre economía de los desastres ha documentado que el daño a la infraestructura social produce pérdidas de bienestar que exceden con creces el valor de reposición de los edificios afectados. La destrucción de una escuela no solo implica el costo de reconstruirla: interrumpe la acumulación de capital humano de una cohorte completa, y la evidencia disponible indica que las pérdidas de aprendizaje derivadas de interrupciones prolongadas rara vez se recuperan por completo (Hallegatte et al., 2017). En el caso de los establecimientos de salud, la interrupción del servicio se produce justo cuando la demanda alcanza su máximo histórico, con miles de heridos y una población desplazada expuesta a riesgos epidemiológicos en alojamientos colectivos.
La metodología DaLA de la CEPAL, referencia principal en la región, es explícita en distinguir tres componentes: los daños sobre los acervos de infraestructura, las pérdidas sobre los flujos de servicios de los sistemas interrumpidos y los costos adicionales generados por el desastre (CEPAL, 2014). Su guía sectorial para educación advierte que el sector suele ser subestimado en las evaluaciones rápidas porque los planteles no se contabilizan como infraestructura productiva, aun cuando su reposición compite por los mismos recursos fiscales que la vivienda y las redes de servicio. El Marco de Sendái para la Reducción del Riesgo de Desastres incorpora precisamente por esta razón una meta específica —la meta D— sobre reducción del daño a infraestructura crítica y a los servicios básicos, con las instalaciones educativas y sanitarias como indicadores explícitos (UNDRR, 2015).
Una razón adicional para inventariar los daños de la infraestructura social es operativa: la banca multilateral exige, como condición para estructurar operaciones de financiamiento posdesastre, inventarios de daño verificables a nivel de instalación, no agregados monetarios como las estimaciones disponibles hasta ahora, que se construyen sobre modelación de riesgo calibrada con daño reportado, no sobre observación de establecimientos individuales [4]. En un país sin capacidad instalada de evaluación de daños a gran escala, la producción independiente de ese inventario es una contribución directa a la información disponible para la estructuración del financiamiento de la reconstrucción.
Finalmente, este ejercicio permite analizar el desastre del 24J desde la perspectiva de la equidad territorial. La infraestructura social es el principal mecanismo redistributivo del Estado en el territorio, por lo que conocer las características del impacto del doble terremoto sobre los subsistemas de salud y educación, permite conocer sobre qué subpoblaciones efectivamente recayó la pérdida y estructurar mejor cualquier respuesta de política pública.
Datos y metodología
En Venezuela no existe un marco único, actualizado y georreferenciado de establecimientos educativos y de salud. Esta es la condición de partida de este ejercicio, que se basó en la integración, en una base de datos única, de fuentes heterogéneas.
Fuentes de identificación de establecimientos. El marco base combina la base de ambulatorios del Ministerio del Poder Popular para la Salud (MPPS), con su tipología oficial de once categorías, y el registro de planteles del Ministerio del Poder Popular para la Educación (MPPE), incluido el consolidado de matrícula por parroquia que aporta el código único de la Dirección de Evaluación y Acreditación (DEA) de cada institución. A ese núcleo oficial se incorporaron: un barrido teselado de Google Places sobre la totalidad de la franja costera, que aportó 429 lugares; la capa de escuelas y centros de salud de OpenStreetMap; el registro de establecimientos con uso declarado educativo o sanitario de Overture Maps; y las fuentes sectoriales de la red Fe y Alegría y de la Asociación Venezolana de Educación Católica. La integración se resolvió mediante cotejo por código DEA cuando estuvo disponible —126 planteles quedaron identificados de forma unívoca por esta vía— y mediante emparejamiento difuso de nombres con control de parroquia en el resto.
Fuentes de evaluación de daño. El assessment se construyó por unión de cuatro capas independientes. La primera es la evaluación óptica del Microsoft AI for Good Research Lab sobre imágenes satelitales posteriores al evento, la misma que sustentó los dos briefs anteriores de esta serie, aplicada aquí a nivel de huella de edificación. La segunda es un índice compuesto de radar, construido sobre la pérdida de coherencia interferométrica InSAR procesada por el Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory y sobre el cambio de retrodispersión Sentinel-1 procesado por el equipo de desastres de la NASA. La tercera es la validación humana del proyecto MapSwipe del Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT), en la que 79 voluntarios evaluaron 486 hexágonos sobre 830 edificaciones de la franja. La cuarta, y jerárquicamente superior, son los puntos de verificación en terreno levantados por equipos de HOT.
Para este ejercicio se siguió una regla de integración jerarquizada explícita: un colapso verificado presencialmente prevalece sobre cualquier teledetección; en su ausencia, la clasificación severa la establece la capa óptica; el consenso humano unánime sobre imagen puede elevar a severo; y el radar corrobora o incorpora casos a la categoría de daño, pero no establece nivel de severidad.
Este esquema de cuatro capas responde a un hallazgo del propio ejercicio: la capa óptica no detectó el 44% de los colapsos verificados en terreno. La inspección satelital observa desde la vertical, y una edificación cuyo techo permanece íntegro mientras su mampostería y sus componentes interiores fallan resulta indistinguible de una intacta. En aquellos edificios donde la validación de voluntarios humanos alcanza consenso, esta coincide con el modelo casi siempre, lo que indica que el límite de la capa óptica está en el ángulo de observación. La incorporación del radar, sensible a cambios volumétricos y estructurales, compensa parcialmente las posibles deficiencias de la observación desde el cenit.
Luego de un proceso de depuración de registros, el inventario final comprendió 490 establecimientos: 290 educativos y 200 de salud, distribuidos en las siete parroquias de La Guaira analizadas [5].
Resultados: daño agregado
De los 490 establecimientos inventariados, 107 presentan daño detectado por al menos una de las cuatro capas de evaluación: 62 planteles educativos y 45 establecimientos de salud. De ellos, 36 —21 educativos y 15 de salud— presentan daño severo, estructural o colapso. En términos relativos, uno de cada cinco establecimientos de infraestructura social de la franja costera resultó afectado, y uno de cada catorce quedó gravemente comprometido.
La afectación educativa alcanza a un alumnado estimado de hasta 21.950 estudiantes. Esta cifra combina la matrícula declarada para 164 planteles con matrícula imputada para 120 planteles que carecen de ella; la imputación se realizó por nivel educativo [6]. Con respecto a la infraestructura sanitaria, los establecimientos dañados representan una capacidad de referencia de 608 camas, el 21,6% de las 2.814 camas de capacidad normativa instalada en la franja [7].
Adicionalmente, nueve planteles, con 4.756 alumnos de matrícula conocida, están siendo utilizados como refugio para personas damnificadas. Ninguno de ellos presenta daño estructural, pero su servicio educativo está interrumpido de manera indefinida, lo cual llevaría la afectación educativa a 71 planteles [8].
Resultados: distribución territorial
La concentración territorial del daño sobre la infraestructura social de La Guaira reproduce, en gran medida, el patrón que los dos ANOVA policy briefs anteriores documentaron para la vivienda y para la vulnerabilidad social.
Gráfico 1. Infraestructura escolar y de salud de la línea costera de La Guaira, con indicación de daño
Nota: el norte se orienta hacia la derecha. El fondo colorea cada parroquia según el porcentaje de su población en hogares socialmente vulnerables, estimado en el Policy Brief Año 7, N° 6. La banda punteada corresponde al área rural sin cobertura de segmentos censales, a la que se atribuye el valor de vulnerabilidad de su parroquia. Fuente: elaboración de ANOVA Policy Research.
Catia La Mar concentra 57 de los 107 establecimientos dañados —más de la mitad— y 21 de los 36 severos. Su tasa de afectación, 37,0%, es cinco veces la de Maiquetía. Esta parroquia sola acumula hasta 12.290 de los 21.950 alumnos afectados. Macuto presenta el segundo perfil más severo, con seis planteles en la categoría más grave sobre un universo de apenas treinta, lo que se traduce en una tasa de daño severo del 20% de su infraestructura educativa.
En el extremo opuesto, Maiquetía y Caraballeda registran tasas de afectación de 7,2% y 9,1% respectivamente. El caso de Caraballeda merece un comentario, porque contrasta con lo hallado en el primer brief de la serie: allí esta parroquia mostraba el perfil de daño habitacional más severo de la franja, con 41% de la población en estructuras colapsadas. Que su infraestructura social aparezca comparativamente indemne sugiere que el colapso de Caraballeda se concentró en edificios residenciales multifamiliares de gran altura, una tipología distinta a escuelas y ambulatorios.
| Parroquia | Estab. | Educ. | Salud | Dañ. educ. | Dañ. salud | % dañados |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Catia La Mar | 154 | 94 | 60 | 32 | 25 | 37,0 |
| Macuto | 52 | 30 | 22 | 8 | 5 | 25,0 |
| Urimare | 65 | 36 | 29 | 8 | 4 | 18,5 |
| C. Soublette | 54 | 32 | 22 | 5 | 4 | 16,7 |
| La Guaira | 30 | 16 | 14 | 2 | 3 | 16,7 |
| Caraballeda | 66 | 40 | 26 | 4 | 2 | 9,1 |
| Maiquetía | 69 | 42 | 27 | 3 | 2 | 7,2 |
| Total | 490 | 290 | 200 | 62 | 45 | 21,8 |
Fuente: estimaciones de ANOVA Policy Research sobre la integración de las capas de evaluación de daño del Microsoft AI for Good Research Lab, JHU APL, NASA, MapSwipe/HOT y verificación de campo de HOT.
Resultados: capacidad afectada por sector, dependencia y nivel
La Tabla 2 presenta el inventario completo desagregado según las tres dimensiones: el sector social, la dependencia administrativa y el nivel de atención o educativo. La distinción entre red pública y privada es relevante porque determina quién asume el costo de la reposición y qué población pierde acceso al servicio.
| Sector | Dep. | Nivel / clase | Severo | Parcial | Capacidad | Afectada |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Educ. | Público | Inicial | 5 | 3 | 5.308 al. | 901 al. |
| Básica | 7 | 8 | 40.212 al. | 6.877 al. | ||
| Media | 3 | 1 | 12.627 al. | 2.071 al. | ||
| Otros | 1 | 7 | 14.614 al. | 2.068 al. | ||
| Privado | Inicial | 3 | 3 | 4.466 al. | 957 al. | |
| Básica | 0 | 5 | 19.453 al. | 3.138 al. | ||
| Media | 1 | 0 | 9.380 al. | 1.042 al. | ||
| Superior | 0 | 3 | s. d. | s. d. | ||
| Otros | 1 | 11 | 14.688 al. | 4.896 al. | ||
| Salud | Público | A · At. primaria | 3 | 7 | 126 camas | 20 camas |
| B · Ambulatorio | 4 | 1 | 186 camas | 30 camas | ||
| C · Especializado | 0 | 2 | 168 camas | 28 camas | ||
| D · Hospital | 1 | 2 | 1.800 camas | 360 camas | ||
| Otros | 0 | 0 | 6 camas | — | ||
| Privado | A · At. primaria | 2 | 3 | 34 camas | 10 camas | |
| B · Ambulatorio | 0 | 5 | 72 camas | 30 camas | ||
| C · Especializado | 0 | 5 | 224 camas | 70 camas | ||
| Otros | 5 | 5 | 198 camas | 60 camas | ||
| Total | 490 estab. | 36 | 71 | 120.749 al. + 2.814 camas | 21.950 al. + 608 camas |
Nota: la fila «Otros» agrupa los establecimientos cuyo nivel educativo o clase de capacidad no pudo determinarse. La dependencia «privado» incluye los establecimientos sin atribución de titularidad, que se asimilan a privados por provenir de fuentes que no declaran dependencia oficial. Fuente: estimaciones de ANOVA Policy Research. La capacidad educativa y de salud es normativa, no observada [6].
Tres patrones emergen de la tabla anterior. El primero es que el daño educativo recae principalmente sobre la red pública: 16 de los 21 planteles severos y 11.917 de los 21.950 alumnos afectados corresponden a establecimientos de dependencia oficial, pese a que la red pública reúne solo el 61% de los planteles inventariados.
El segundo patrón, y el más relevante para la política sanitaria, es que el daño severo en salud se concentra en la base de la pirámide asistencial. De los 15 establecimientos sanitarios severos, 9 corresponden a atención primaria o ambulatoria y solo uno a un hospital. La red que constituye la primera línea de contacto de la población con el sistema de salud —consultorios populares, ambulatorios urbanos y rurales— es la que peor resistió el evento, que es exactamente el resultado inverso al deseable en una emergencia.
El tercero es la magnitud del componente hospitalario afectado. Aunque solo tres hospitales públicos presentan daño, su capacidad instalada equivale a 360 camas de referencia normativa, el 59% de todas las camas afectadas de la franja. En un contexto con decenas de miles de heridos reportados a escala nacional, la pérdida de esta capacidad no es trivial.
Estimación de costos
Esta sección sigue el procedimiento que la guía sectorial del DaLA (CEPAL, 2014) prescribe para estimar los efectos de un desastre sobre el sector educación: el costo de reposición de la superficie construida de cada establecimiento educativo afectado se ancló al costo unitario por metro cuadrado utilizado en la evaluación de daños del sector vivienda, criterio que mantiene la consistencia metodológica entre sectores y reconoce que los edificios escolares tienen un estándar constructivo más exigente.
Para esta estimación se usó un costo promedio de US$ 725/m² estimado para el primer ANOVA Policy Brief de esta serie. Aplicando luego un diferencial de 30% que recomienda el DaLA, el costo unitario educativo resulta en US$ 942/m² [9]. La superficie construida educativa se deriva normativamente de la matrícula estimada mediante un estándar de 7 m² por alumno [10]. Para la infraestructura sanitaria, ante la ausencia de un parámetro DaLA equivalente, el costo unitario se ancla al educativo mediante las razones observadas en la construcción hospitalaria internacional: 1,32 para consultorios y ambulatorios, 1,82 para centros especializados y 1,42 para hospitales, lo que sitúa el rango sanitario entre US$ 1.244 y US$ 1.715/m² [11]. La superficie de cada establecimiento sanitario se toma como el mayor de dos criterios, la superficie normativa de su clase o la derivada de sus camas de referencia a 80 m² por cama.
A los establecimientos con daño severo o colapso se les imputa el costo íntegro de construcción nueva, conforme al tratamiento que el DaLA da a los edificios destruidos; a los de daño parcial, un 60% de ese valor como costo de rehabilitación, que es el techo por encima del cual la banca multilateral deja de financiar rehabilitación y pasa a reconstruir [12]. Sobre el costo de infraestructura se añade el equipamiento: 12% en educación, porcentaje que la CEPAL recomienda cuando no existe inventario de mobiliario, y 30% en salud, para reconocer el peso del equipamiento biomédico, los equipos industriales de uso hospitalario y las existencias de medicamentos e insumos que el manual manda inventariar por separado.
| Sector | Intervención | Estab. | Superficie (m²) | Costo (MM US$) |
|---|---|---|---|---|
| Educación | Reconstrucción (severo o colapso) | 21 | 52.369 | 49,4 |
| Rehabilitación (daño parcial) | 41 | 101.280 | 57,3 | |
| Equipamiento y mobiliario (12%) | 12,8 | |||
| Subtotal educación | 62 | 153.649 | 119,4 | |
| Salud | Reconstrucción (severo o colapso) | 15 | 12.420 | 16,4 |
| Rehabilitación (daño parcial) | 30 | 31.720 | 27,0 | |
| Equipamiento sanitario (30%) | 13,0 | |||
| Subtotal salud | 45 | 44.140 | 56,3 | |
| Ambos | Remoción de escombros | 107 | 73.111 m³ | 2,3 |
| Total | Costo máximo de reposición | 107 | 197.789 | 178,1 |
Fuente: estimaciones de ANOVA Policy Research siguiendo la guía sectorial del DaLA de la CEPAL. Todos los parámetros se fijan en el extremo superior de sus rangos plausibles. La superficie educativa se deriva de la matrícula máxima estimada a 7 m² por alumno; la sanitaria, del mayor entre la superficie normativa de clase y la derivada de camas de referencia.
El resultado es un costo de hasta US$ 178,1 millones: US$ 119,4 millones en infraestructura educativa y US$ 56,3 millones en infraestructura sanitaria, equipamiento incluido en ambos casos, más US$ 2,3 millones de remoción de escombros. De ese total, US$ 150,0 millones corresponden a obra y US$ 25,8 millones a equipamiento, mobiliario y dotación.
Los US$ 178,1 millones estimados como costos totales por daños en la infraestructura social equivalen al 7,5% del costo de reposición de la infraestructura habitacional dañada que este mismo equipo estimó en el primer brief de la serie. Esa proporción es coherente con lo esperable, porque la infraestructura social representa una fracción menor del acervo construido. Pero su prelación en el orden de la reconstrucción debería ser prioritario: de la recuperación de las instalaciones de infraestructura social depende que la población desplazada recupere escolaridad y atención médica y considere volver a vivir en la zona.
Esta estimación de costos excluye las pérdidas de flujo del sector educación por días perdidos de clases, debido a que el evento sísmico coincidió con el período de vacaciones escolares. Los costos de este tipo se activarán únicamente si los establecimientos no están operativos al reanudarse el calendario escolar. Ese es el momento en que estas partidas deberán incorporarse, y su magnitud dependerá de cuánto haya avanzado la reconstrucción para entonces; también se excluyen de esta estimación las pérdidas de flujo del sector salud, es decir, el valor de la atención no prestada, que la metodología contabiliza como componente separado; y la infraestructura social de las cuatro parroquias del estado excluidas del análisis, así como la de Caracas y los demás estados afectados.
Sí se incorpora, en cambio, la remoción de escombros, que el DaLA contabiliza como costo adicional y asigna a cada sector según la fracción correspondiente a sus establecimientos afectados [13]. La cifra excluye la disposición final y el manejo de los sitios de vertido, que el manual asigna a las autoridades de gestión de residuos.
Comentarios finales e implicaciones de política
Este brief presenta el primer inventario independiente y auditable, establecimiento por establecimiento, del daño sufrido por la infraestructura educativa y sanitaria de la línea costera de La Guaira tras el doblete sísmico del 24J. Los resultados estiman una afectación de 107 establecimientos, 36 de ellos gravemente comprometidos, con hasta 21.950 alumnos y una capacidad sanitaria de hasta 608 camas involucradas, y un costo de reposición de hasta US$ 178,1 millones. De este cuadro se derivan cuatro implicaciones de política.
La primera es que la concentración del daño severo en la atención primaria y ambulatoria significa que la red que debe absorber la demanda sanitaria posdesastre es precisamente la que resultó más golpeada. La rehabilitación de consultorios y ambulatorios debería anteceder, en el orden de prelación, a intervenciones de mayor visibilidad y mayor costo unitario en el nivel hospitalario, porque es donde el retorno en cobertura por dólar invertido es más alto y porque su reposición es técnicamente más rápida.
La segunda implicación está relacionada con la focalización territorial. Catia La Mar concentra más de la mitad de los establecimientos dañados y casi el 60% del alumnado afectado. Cualquier esquema de reconstrucción debe tomar en cuenta que el daño está distribuido de manera desproporcionada entre parroquias. La parroquia Catia La Mar ha sido también identificada en esta serie como la de mayor concentración de segmentos censales críticos: allí coinciden el daño a la vivienda, la vulnerabilidad social previa y ahora el daño a la infraestructura social, una convergencia que agrava el riesgo de una recuperación desigual.
La tercera implicación es sobre la continuidad del servicio educativo, que no es reducible al estado de los edificios. Nueve planteles intactos están fuera de operación por su uso como refugio. Mientras no exista una solución de alojamiento transitorio distinta de la escuela, cada plantel utilizado como refugio equivale, para efectos de la escolaridad de sus alumnos, a un plantel destruido. La política de reconstrucción de infraestructura escolar y la política de alojamiento transitorio son, en este sentido, la misma política.
La cuarta es sobre la calidad de los registros administrativos, y trasciende la emergencia. La ausencia de un registro oficial georreferenciado de edificaciones educativas del MPPE es una falla mayor para la correcta gestión del sistema educativo, más aun en el contexto de un evento catastrófico como el del 24J. Por ejemplo, en nuestro inventario existen 41 planteles con código DEA vigente, que no figuran en ningún marco georreferenciado disponible. En sentido inverso, 42 planteles de nuestro inventario no aparecen en el registro ministerial. Un Estado que no puede localizar sus propias escuelas no puede planificar su reconstrucción. La construcción de un registro público, georreferenciado y actualizado de infraestructura social debería ser un resultado de esta emergencia.
Los tres briefs de esta serie comparten una misma premisa. En un país cuyo sistema estadístico llega a la mayor emergencia de su historia contemporánea sin censos actualizados, sin registros administrativos integrados y sin capacidad instalada de evaluación de daños, la producción independiente de evidencia georreferenciada, con supuestos transparentes y replicables, se transforma en un insumo público que la sociedad civil pone a disposición de la reconstrucción.
Agradecimientos
El equipo de ANOVA Policy Research agradece especialmente al equipo del Microsoft AI for Good Research Lab. Agradece igualmente al Humanitarian OpenStreetMap Team, a los voluntarios del proyecto de validación MapSwipe, al Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory y al equipo de desastres de la NASA por la disponibilidad pública de sus productos. Todos los errores y omisiones son responsabilidad exclusiva de ANOVA Policy Research.
Notas
[1] USGS, evento us6000t7zp, actualización del 28 de julio de 2026. La revisión desplaza el epicentro del sismo principal cerca de 200 kilómetros hacia el este respecto de la localización preliminar. El modelo de falla finita indica una ruptura de unos 175 km de longitud por 20 km de ancho que se propagó unilateralmente hacia el este sobre el sistema de fallas de San Sebastián, a lo largo de la costa. La demora de un mes en corregir la localización es en sí misma un dato sobre el estado de la red sismológica nacional: una detección oportuna habría advertido de inmediato que un evento de 7,5 Mw se había producido a pocos kilómetros de La Guaira.
[2] Balance oficial difundido por la Presidencia de la Asamblea Nacional. Las cifras de fallecidos y heridos corresponden al corte del 3 de agosto de 2026; las de personas sin vivienda, campamentos y edificaciones afectadas, al 23 de julio de 2026. Las autoridades han advertido que el número de personas sin vivienda aumentará conforme avance la evaluación estructural.
[3] El Gobierno no ha publicado un listado oficial de personas desaparecidas. Organizaciones y sectores de la oposición han estimado cerca de 30.000 personas sin localizar, cifra no verificada de manera independiente y que este documento reporta únicamente como indicación de la magnitud de la incertidumbre.
[4] El reciente Global Rapid Post-Disaster Damage Estimation (GRADE) del Banco Mundial es un buen ejemplo de este tipo de estimaciones paramétricas, cuyo grado de error se amplificó luego de la revisión de la localización del epicentro del segundo terremoto de 24J.
[5] En el proceso de depuración se excluyeron registros de consultorios médicos y odontológicos privados por quedar fuera del universo de infraestructura sanitaria del estudio; también se excluyeron registros no relacionados con los servicios —gremios profesionales, oficinas administrativas, edificios anexos— y registros dentro de las zonas de exclusión militar. El inventario completo, con las capas de atribución de daño, las exclusiones documentadas con su motivo y las hojas de validación cruzada, está disponible como material de replicación.
[6] Se probó, sin éxito, estimar la matrícula a partir del volumen edificado, aprovechando la capa de alturas de Microsoft AI for Good. Las razones probables son la existencia de turnos múltiples y la agregación de edificaciones vecinas en tejido urbano denso. La imputación se realizó, en cambio, por nivel educativo, dimensión que sí discrimina con fuerza (Kruskal-Wallis, p = 5×10⁻¹⁰), utilizando el punto medio del rango intercuartil de cada nivel como valor central y los cuartiles como intervalo.
[7] La capacidad sanitaria se expresa en camas para todas las clases, a partir de parámetros normativos de la tipología del MPPS: 2 camas de observación por consultorio popular de atención primaria, 6 por ambulatorio urbano o rural, 14 por centro especializado —valor intermedio del estándar de los Centros de Diagnóstico Integral, que combinan camas de observación con unidades de terapia intensiva— y 120 por hospital, punto medio del rango de 100 a 150 camas de un hospital tipo II. A la categoría «otros» se le asigna el parámetro de ambulatorio por ser la clase modal de los establecimientos sin tipología declarada. Son valores normativos y no observados. La cifra agregada es una referencia del sistema, no un censo.
[8] Dieciséis establecimientos educativos permanecen con evaluación multifuente pendiente y se contabilizan aquí de forma conservadora como no dañados; y catorce establecimientos carecen de atribución de daño por falta de cobertura de las capas de evaluación en su ubicación. Ambos grupos empujan el resultado del inventario hacia una cota inferior y así debe ser interpretado.
[9] El primer brief de esta serie valoró un volumen edificado dañado de 9,81 millones de m³ en US$ 2.370,6 millones, a partir del inventario residencial de Yepes-Estrada et al. (2017) ajustado por inflación. Con una altura de piso de 3,0 m, ese volumen equivale a 3,27 millones de m² construidos y arroja un costo implícito de US$ 725/m².
[10] Se emplea la matrícula declarada más el cuartil superior del rango de imputación por nivel: 21.950 alumnos. El estándar de 7 m² por alumno corresponde al extremo superior de los rangos normativos de infraestructura escolar utilizados en la región.
[11] Coeficientes derivados de datos de construcción de Estados Unidos. Se emplean las razones y no los niveles absolutos, que son inaplicables a Venezuela. Este anclaje es un supuesto propio: la guía sectorial del DaLA no ofrece un equivalente para salud y advierte expresamente que las estimaciones de daño a instalaciones sanitarias deben realizarse edificio por edificio, sin recurrir a tipologías como en vivienda.
[12] El factor de 60% aplicado al daño parcial corresponde al umbral que el Banco Mundial emplea en su proyecto de reducción de riesgo sísmico en Filipinas: por encima de ese porcentaje del costo de reconstrucción deja de financiar la rehabilitación de escuelas y hospitales y pasa a reconstruir.
[13] La superficie construida destruida se convierte en volumen de escombros aplicando un factor de 0,50 m³ de material por metro cuadrado y un factor de esponjamiento de 1,60; a la superficie con daño parcial se le imputa un 20% de esa tasa, correspondiente a elementos no estructurales. El volumen resultante es de 73.111 m³, equivalentes a unos 9.100 viajes de volquete de 8 m³, cuya recolección, carga y transporte se valoran en US$ 2,3 millones.
Referencias
CEPAL — Comisión Económica para América Latina y el Caribe (2014). Manual para la Evaluación de Desastres. Tercera edición, LC/L.3691. Santiago de Chile: Naciones Unidas.
Cavallo, E. y Noy, I. (2011). Natural Disasters and the Economy — A Survey. International Review of Environmental and Resource Economics, 5(1), 63–102.
Hallegatte, S., Vogt-Schilb, A., Bangalore, M. y Rozenberg, J. (2017). Unbreakable: Building the Resilience of the Poor in the Face of Natural Disasters. Washington, DC: Banco Mundial.
Humanitarian OpenStreetMap Team (2026). Validate Footprints — Damage Area Assessment, La Guaira, Venezuela. Proyecto MapSwipe 3183. Resultados agregados por tarea.
Kahn, M. (2005). The Death Toll from Natural Disasters: The Role of Income, Geography, and Institutions. The Review of Economics and Statistics, 87(2), 271–284.
Ministerio del Poder Popular para la Educación (2026). Consolidado de matrícula por parroquia, estado La Guaira. Registro administrativo.
Ministerio del Poder Popular para la Salud (2026). Base de establecimientos ambulatorios y tipología oficial. Registro administrativo.
Robinson, C., Ortiz, A., Birge, C., White, K., Becker-Reshef, I. y Lavista Ferres, J. M. (2026). Venezuela 2026 Earthquakes — Building Damage Assessment. Microsoft AI for Good Research Lab. Disponible en: https://visualizers.aiforgood.ai/damage-assessment/venezuela_earthquake_2026_report.html
UNDRR — Oficina de las Naciones Unidas para la Reducción del Riesgo de Desastres (2015). Marco de Sendái para la Reducción del Riesgo de Desastres 2015–2030. Ginebra: Naciones Unidas.
USGS — United States Geological Survey (2026). M 7.2 y M 7.5 — Venezuela earthquake sequence of 24 June 2026. Event pages.
Yepes-Estrada, C., Silva, V., Valcárcel, J., Acevedo, A. B., Tarque, N., Hube, M. A., Coronel, G. y Santa María, H. (2017). Modeling the Residential Building Inventory in S. America for Seismic Risk Assessment. Earthquake Spectra, 33(1), 299–322.
Equipo ANOVA Policy Research
- Omar Zambrano — CEO/Economista jefe
- Hugo Hernández — Director Técnico
- Oscar Soriano — Gerente de Operaciones
- Gabriel Quiroz — Economista Investigador
- Andrés Magallanes — Economista Investigador
- Sebastián León — Economista Investigador
- Victoria Calderón — Economista Asociado
- Yza Toro — Estadístico Asociado
- Sofía Maldonado — Pasante
- Diego Fonseca — Pasante
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